고용노동부에서 제공하는 청년고용동향(청년실업률, 고용률) 통계정보는 아래와 같다.  


출처 : http://www.index.go.kr/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=1495


2016년 실업률 : 9.8%  (대략 10명 중 1명이 실업 상태) 

2016년 고용률 : 42.3%  (대략 10명 중 4명이 고용 상태) 


실업률 9.8%는 매우 낮은 수치처럼 느껴지지만 아래의 공식과 같이 전체 인구가 아닌 경제활동인구를 고려한 공식임을 고려해야 한다. 아래 식에서, 경제활동인구 = 고용자와 공식적으로 구직 상태에 있는 실업자만 고려한 인원이다. 구직준비(학원공부 등), 구직포기 등은 제외한 수이다. 


* 실업률 =  실업자 / 경제활동인구 (참고


고용률은 42.3%로 10명 중 4명이 고용상태에 있음을 나타내며 이 수치를 통해 취업률이 심각한 상태임을 느낄 수 있다. 여기서 10명 중 4명에 알바, 비정규직 등 임시직을 포함한 수치임. 






by 에이아이 2017.12.21 16:55

데이터마이닝 이란?

데이터마이닝은 간단하게는 "대용량의 데이터로부터 그 안에 숨겨져있는 의미있는 지식을 찾아내는 과정"이라고 설명할 수 있습니다. 위키백과에서는 아래와 같이 좀 더 자세한 설명(정의)하고 있으니 참고하세요. 

데이터 마이닝(Data Mining)은  대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙(rule)이나 패턴(Pattern)을 찾아 내는 것이다. 다른 말로는 KDD(데이터베이스 속의 지식 발견(Knowledge-discovery in databases)라고도 일컫는다. 이를 위해서, 데이터 마이닝은 통계석에서 패턴인식에 이르는 다양한 계량 기법을 사용한다.

다양한 데이터마이닝 정의를 살펴보고 싶다면 여기 를 클릭하세요.
데이터마이닝에 대한 동영상 강좌를 보고 싶다면 여기 를 클릭하세요.


데이터마이닝 분석 방법 정리

데이터마이닝의 분석의 종류는 분류, 군집, 연관규칙 등으로 소개할 수 있습니다.
그 외에도 개인화 추천 등의 분석도 추가될 수 있습니다.

분류분석 : 목표 필드의 값을 찾는 모델을 생성한다. 과거의 데이터를 입력으로 하여 분류 모델을 생성하고 새로운 데이터에 대하여 분류값을 예측한다. 

군집분석 : 데이터를 여러가지 속성(변수)들을 고려하여 성질이 비슷한 몇 개의 집합으로 구분하는 분석 기법이다. 분류 분석과는 달리 목표 변수를 설정하지 않는다. (따라서, 분류는 supervised learning[교사학습]이라고 하고, 군집분석은 unsupervised learning[비교사학습]이라고도 한다.)

연관규칙 : 장바구니 분석이라고도 한다. 인터넷 쇼핑몰 및 오프라인 매장 등에서 고객이 한번에 구입하는 상품들을 분석하여 함께 판매되는 패턴이 강한 연관된 상품들을 찾는다. 예를 들어, [A.데이터마이닝 개론] 이라는 도서를 구입한 사람들은 [B.최신 마케팅 기술]이라는 교재를 함께 구입한다. 라는 패턴을 분석할 수 있고 이를 바탕으로 A도서를 구입한 고객에서 B도서의 구입을 추천할 수 있다. 

연속패턴 : 연관규칙과 유사하다. 연관규칙에 시간 정보를 추가하여 순차적인 구입 패턴을 분석하는 방법이다. 예를 들어, 노트북을 구입한 사람들은 1달 정도 후에 노트북 받침대를 구입한다 라는 패턴을 찾을 수 있다. 이 규칙을 바탕으로 노트북을 구입한 고객들에게 노트북 받침대를 추천할 수 있다.


데이터마이닝 동영상 강좌

[1] Goole TechTalk에서 제공하는 데이터마이닝 강좌 (강좌명 : Stat202) [강좌보기]
스탠포드 대학교 David Mease 교수의 데이터마이닝 강좌입니다. 총 13개의 강좌로 구성되어 있습니다.

[2] 방송통신대학의 데이터마이닝 강좌입니다. [강좌보기]
데이터마이닝의 개론을 쉽게 이해할 수 있도록 강의합니다.

데이터마이닝 알고리즘 정리

데이터마이닝 분석에서 사용되는 주된 알고리즘들을 설명합니다.
상세보기를 클릭하면 각 알고리즘에 대한 자세한 설명을 볼 수 있습니다.

SVM (Support Vector Mahine) 상세보기
EM (Expectation Maximization) 상세보기
K-Means (K-평균) 상세보기 
CF (Collaborative Filtering) 상세보기   


분석방법에 대한 설명 자료들 

http://ai-times.tistory.com/270
연관규칙탐사 소개 (포항공대 전치혁 교수님)

http://ai-times.tistory.com/286
나이브베이지안 분류의 개념에 대한 설명


데이터마이닝 관련 자료들

월마트의 데이터마이닝 활용 [관련자료보기]

데이터마이닝 소개 기사 (2001년 5월) [관련자료보기]

MS-SQL 에서의 BI 기능 설명 동영상 [관련자료보기]

분류와 분석의 차이점 [관련자료보기]


데이터마이닝 분석 툴(프로그램)

데이터마이닝을 위한 다양한 상용 프로그램 및 연구용 프로그램들이 있습니다.
아래에 프로그램들을 나열해보았습니다.

[1] SPSS Clementine (상세보기)
[2] SAS E-Miner (Enterpise Miner) (상세보기)
[3] WEKA (상세보기)
[4] See5.0 (상세보기)

그럼, 가장 많이 사용되는 데이터마이닝 툴은 무엇일까? 2004년 통계자료 (상세보기)


데이터마이닝 실습 동영상

[1] Weather 데이터를 사용한 의사결정트리 분류 분석 (WEKA, Clementine) [관련자료보기]


데이터마이닝 추천 도서(교재)

[1] 데이터마이닝 (사이텍미디어 / 신택수,홍태호 공역 / 2009년 3월 / 24,000원)  
Data Mining for Business Intelligence (원서)를 번역한 도서이다. 2009년에 출간되었다.

[2] 데이터마이닝 개념 및 기법 (자유아카데미 / 박우창,승현우,용환승,최기헌 공역 / 2004년 4월 / 30,000원)
원서를 읽는 것도 괜찮다. 

[3] CRM을 위한 데이터마이닝 (대청미디어 / 알렉스 버슨 저 / 2000년 10월 / 25,000원)
자세한 수식 및 알고리즘 보다는 CRM에 응용하는 측면에서 각 분석기법들을 쉽게 설명하고 있다.

[4] 데이터마이닝 (대청미디어 / 1999년 10월)
두껍지 않은 책으로 부담없이 읽을 수 있다. 데이터마이닝의 도입서로서 읽으면 좋다.
요즘은 품절되어 구입할 수 없어 아쉽다.

[5] 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터마이닝 (신택수, 홍태호 공역 / 사이텍미디어)
관련 PPT 자료 바로가기


데이터마이닝 관련 연구실 (대학원)

[1] http://dmlab.snu.ac.kr/
     서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실 (조성준 교수님)

[2] http://kdd.snu.ac.kr/index.html
      서울대학교 데이터 마이닝 및 데이터베이스 연구실 (심규석 교수님)

[3] http://cs.sungshin.ac.kr/~jpark/
     성신여자대학교 컴퓨터학과 데이터마이닝 연구실 (박종수 교수님)



데이터마이닝 관련 사이트 및 블로그 글들

[1] http://freesearch.pe.kr/   
     데이터마이닝 관련 자료들 정리, EM알고리즘 구현 : http://freesearch.pe.kr/1262

[2] http://datamining.dongguk.ac.kr/lectures/Fall2008/dm/dm_notes_v0.5.pdf
     [참고] 여러가지 데이터마이닝 기법 분석 정리문서 자료설명

[3] http://adeuxist.egloos.com/
     인공지능, 데이터마이닝 관련 블로그

[4] http://adeuxist.egloos.com/971440
     연관규칙 Apriori 알고리즘


데이터마이닝 소개(발표) 자료(PPT 등)

2006년 11월에 학부 강의(인공지능)에서 대략적으로 소개하기 위해 만들었던 자료입니다.


2007년 데이터마이닝 소개 한글 자료 (비공개)



인터넷에서 검색한 자료입니다.


 

데이터마이닝 관련 기사

[1] 1990년대 후반 전자신문의 기사 [데이터마이닝 기술 소개]

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(강좌) 데이터마이닝 (Data Mining) 소개  (23) 2011.10.26
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요즘 베드민턴의 재미에 빠졌습니다.

참고할 만한 동영상을 찾아 올려봅니다.

혼복 시범경기 동영상인데 보는 것만으로도 도움이 되는 것 같습니다. 


 
아래는 <요넥스배> 30대 A조 결승 동영상입니다.



by 에이아이 2010.07.20 01:15

엑셀 2003 버전을 주로 사용하다가 엑셀 2007 버전을 사용하려고 하면
필요한 기능이 어디에 있는지 찾기 힘들때가 많습니다.

오히려 2003 버전이 편하게 느껴질 때도 있지만, 이제 다들 2007을 사용하는 분위기라서 2003만을 고집할 수는 없을 것 같습니다. (2007 파일은 2003에서 호환이 안되니 어쩔 수 없이 2007을 사용해야 하네요...)

2003 버전의 기능이 2007 버전의 화면에서 어디에 있는지 찾아주는 좋은 자료가 있어 소개합니다.

http://mapoedu.seoul.go.kr/Info/Info_Knowhow_View.asp?txtSeq=143

위 자료에 보시면 파일이 첨부되어 있습니다.
다운로드 하여 압축을 풀고 실행하시면 플래시가 실행됩니다. 

플래시가 실행되면 [Start] 버튼을 누릅니다. 그러면 2003 화면이 나타나는데, 이때 원하는 기능을 2003화면에서 클릭합니다. 그러면 플래시는 해당되는 2007의 메뉴를 찾는 과정을 동영상으로 보여줍니다.

매우 좋은 자료이네요.

2003 버전의 메뉴 구성



2007 버전의 메뉴 구성

by 에이아이 2010.03.25 22:03

논문, 전공 책일때 수식에서 많이 사용되는 그리스 기호들을 정리한 자료입니다.
익숙한 기호들도 있지만, 가끔 잘 안쓰는 기호가 나와서 읽을 때 애매한 경우가 있어서 올립니다.

Α α 알파(ALPHA)
Β β 베타(BETA)
Γ γ 감마(GAMMA)
Δ δ 델타(DELTA)
Ε ε 입실론(EPSILON)
Ζ ζ 제타(ZETA)
Η η 에타(ETA)
Θ θ 쎄타(THETA)
Ι ι 이오타(IOTA)
Κ κ 카파(KAPPA)
Λ λ 람다(LAMBDA)
Μ μ 뮤(MU)
Ν ν 뉴(NU)
Ξ ξ 크사이(XI)
Ο ο 오미크론(OMICRON)
Π π 파이(PI)
Ρ ρ 로우(RHO)
Σ σ 시그마(SIGMA)
Τ τ 타우(TAU)
Υ υ 웁실론(UPSILON)
Φ φ 화이(PHI)
Χ χ 카이(CHI)
Ψ ψ 프사이(PSI)
Ω ω 오메가(OMEGA)

그 외에 특수기호에 대한 내용들
http://weezzle.net/1603

by 에이아이 2010.03.07 20:59

동영상 코덱 :



숭실대학교 PPT 템플릿 및 로그 그림들을 정리해 보았습니다.

숭실대학교 교육개발센터에서 이에 관련된 자료들을 얻을 수 있습니다.
* 교육개발센터 주소 : http://ctl.ssu.ac.kr/index.jsp 

홈페이지에 로그인 한 후, [교육매체지원] - [템플릿 다운로드] 에 가면
숭실대 로그 및 이미지를 사용한 PPT 템플릿들을 얻을 수 있습니다.

제가 보기에 괜찮다고 생각되는 몇 개의 템플릿만 올려두었습니다.
홈페이지에 방문하면 더 많은 템플릿을 얻을 수 있습니다.

 
 
 
     

 
 
 
     


PPT 자료에 많이 사용하는 로그 그림 및 이미지들을 아래에 정리합니다.

원본파일이라서 그림이 크게 보입니다. 실제 사용하실때는 PPT 에서 그대로 삽입하신 후 크기 조절하시면 됩니다. 원하는 그림 위에서 마우스 오른쪽 버튼을 누른 후 저장하세요.

 
 

 

 
 

 


추가로 원본 파일들 모음입니다.

아마도 위에 표시된 그림들 만으로 충분할 것이니 아래의 파일들을 구지 받으실 필요가 없습니다.






그리고 아래 주소에 방문하시면 멋진 숭실대 캠퍼스 그림 (시진 파일)들을 얻으실 수 있습니다.

http://www.ssu.ac.kr/A_univ/f_ad/gallery.jsp



by 에이아이 2010.03.05 11:42
기사원문
http://media.daum.net/society/others/view.html?cateid=1001&newsid=20100305095708435&p=yonhap


우리나라 IT 개발자들의 삶의 단면을 보여주는 기사와 댓글들

"야근 인정해달라"..한 IT 근로자의 절규

연합뉴스 | 입력 2010.03.05 09:57 | 수정 2010.03.05 10:15

2년간 거의 매일 殺人야근..폐 절제 수술
"사측 '딴소리'에 산재신청도 쉽지 않아요"
(서울=연합뉴스) 안승섭 기자 = 양모(34) 씨가 폐 일부를 잘라내는 수술을 받은 것은 지난해 1월이었다.

"수술을 할 수밖에 없었습니다. 항생제가 전혀 듣질 않았니까요. 면역력이 너무 약해졌다고 하더군요. 2년 동안 거의 매일 자정 넘어 들어갔으니 그럴만도 하겠다는 생각이 들더라구요"

얘기하는 양씨의 눈시울이 순간 붉어졌다. 그 동안 가슴 속에 꼭꼭 눌러두었던 서러움이 북받치는 듯했다.



위의 기사 원문 주소를 클릭하세요.

by 에이아이 2010.03.05 11:39
[1] 숭실대학교 PPT 템플릿 및 Logo 그림 정리
http://ai-times.tistory.com/476

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숭실대학교 관련 내용들  (0) 2010.03.02
by 에이아이 2010.03.02 18:23

자바로 프로그램을 개발하여 실행할 경우

컴파일 에러는 없지만, 실행시에 OutOfMemory 가 발생하는 경우가 많이 있다.

이 경우는 실제로 메모리가 부족해서라기 보다는
자바 프로그램이 기본적으로 할당한 메모리가 작기 때문이다. (정확히 몇 M ?)

C:> java prog -Xmx512m

위와 같이 -Xmx512m 이라고 쓴 의미는
이 프로그램에서 512M의 메모리를 사용하겠다는 의미이다.

더 많이 필요하다면, (그래도 OutOfMemory 에러가 발생한다면)
좀 더 크게, -Xmx1024m 또는 -Xmx2048m 등으로 1기가, 2기가 정도로 더 크게 잡으면 된다.

이제 다시 실행해보자. 문제가 해결되었을 것이다~!.
(혹시 해결이 안되었다면, 죄송... 다른 방법을 찾아보시길~)

참고로,
아래는 JBuilder 프로그램을 사용하여 자바 프로그램을 개발하고 실행할 경우
이 문제를 해결하기 위해 환경을 설정한 화면을 아래에 참고로 추가하였다.

사용자 삽입 이미지


참고로, 실제로 메모리가 부족하다고 할지라도 가상메모리를 사용할 수도 있기 때문에
이 문제를 해결하기 위해 구지 메모리를 구입해서 더 장착할 필요는 없다.
그리고 물리적 메모리가 4G, 8G 등으로 엄청 크다고 해도 위 에러가 발생하지 않는 것은 아니다.

by 에이아이 2010.03.02 00:42

통계학의 많은 분석 방법들은
모수(Parameter)를 필요로 하는가 또는 필요로하지 않는가에 따라
모수통계학(Parametric Statistics)비모수통계학(Nonparametric Statistics)로 구분됩니다.

일반적으로 통계책에서 다루는 내용들은 모수통계학에 해당하는 내용들이 많습니다.
간단하게 몇 가지만 예를 들자면, t검정, 분산분석(ANOVA) 등이 모수통계 분석에 해당되는 분석방법들입니다.
반면에, 카이제곱 검정은 비모수 통계분석에 해당합니다.

본 강좌에서는 아래의 내용들을 정리하고자 합니다.

(1) 모수통계학과 비모수통계학의 정의
즉, 두 방법을 구분하는 기준을 설명합니다.

(2) 기존 다양한 통계방법들의 분류
통계학에서 제안되고 있는 다양한 방법들을 모수통계학과 비모수통계학으로
구분될 수 있습니다. 많은 경우 우리가 적용하고자 하는 분석 방법이 모수적 방법인지 비모수적 방법인지 명확하지 않을 수 있습니다. 본 자료에서는 <분류표>를 사용하여 많이 사용되는 분석법들을 분류하였습니다.

(3) 비모수통계 분석의 필요성
비모수통계학이 왜 필요한가? 어떤 상황에서 모수통계분석법이 아닌 비모수통계법을 선택해야 하는가? 를 설명합니다.

자세한 내용은 아래의 PPT 파일에 담아 첨부합니다.
(우선 현재는 간단한 내용만을 정리했으며, 추후에 내용을 보완한 후 다시 올릴 계획입니다.)



내용 중 일부를 그림으로 추가하였습니다.

< 비모수통계학에 대한 소개 내용 >



<모수통계와 비모수통계 분석법의 분류표>

by 에이아이 2010.02.22 22:03